Mika/n40_read_analysis
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n40_read_analysis/README.md
Mika 2d6230ea5a Add README.md
2026-01-20 12:12:27 +00:00

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N40 Read Analysis

Überblick

Das Experiment n40_read_analysis untersucht die Performance von pinned und unpinned Reads im N40-Szenario. Ziel ist die Erfassung und Auswertung von Retry-freien Reads sowie deren Klassifikation nach Latenz und Erfolgsquote über verschiedene Laufkonfigurationen hinweg.

Artikel zum Experiment

Git-Repository

Hinweis

Alle Inhalte wurden per KI generiert.

Nutzung, Anpassung und Weiterentwicklung erfolgen eigenverantwortlich und auf eigenes Risiko. Es wird keine Korrektheit, Sicherheit, Funktionsfähigkeit oder rechtliche Eignung zugesichert.

Inhalt des Repositories

Das Repository enthält Python-Skripte zur Analyse und Aggregation von Read-Performance-Daten. Sie dienen der Verarbeitung von Rohdaten, Erstellung von Summaries und Export in verschiedene Formate zur weiteren Auswertung.

Artefakte

trace_aggpy

  • Art: python_script
  • Ziel: Linux-Userspace
  • Sprachen: Python
  • Zweck: Analyse von Read-Events in Zeitfenstern und Erzeugung komprimierter Ergebnis-JSONs.

API-Funktionen:

  • analyze_reads(corr_id, read_data) – Führt die Analyse der Reads durch und liefert strukturierte Ergebnis-Summaries zurück.

Datenstrukturen:

  • ReadAnalysisResult (JSON) mit den Feldern corr_id, retry_free_count, duration_metrics, summary_table.

run_summary_export

  • Art: python_script
  • Ziel: Linux-Userspace
  • Sprachen: Python
  • Zweck: Export von Analyse- und Laufdaten in CSV- oder JSON-Format zur weiteren Verarbeitung.

API-Funktionen:

  • export_summary(summary_data, format) – Exportiert einen Summary-Datensatz in das angegebene Format.

Datenstrukturen:

  • RunSummary (JSON) mit den Feldern run_id, p95, p99, retry_free_count, publish_reorder_count.

Installation & Nutzung

Die Skripte setzen eine Python-Umgebung (ab Version 3.8) voraus.

Installation

  • Repository klonen:
    git clone https://git.donau2space.de/Mika/n40_read_analysis
  • Verzeichnis wechseln:
    cd n40_read_analysis
  • Abhängigkeiten installieren (falls vorhanden):
    pip install -r requirements.txt

Nutzung

Die Skripte können direkt auf der Kommandozeile ausgeführt oder in bestehende Analysepipelines eingebunden werden.

Beispiel (Analyselauf):

python trace_aggpy input/traces.json output/summary.json

Beispiel (Exportlauf):

python run_summary_export output/summary.json export/run_results.csv

Typische Use-Cases

  • Vergleich pinned vs. unpinned Read-Latenzen
  • Analyse retry-freier Reads in N40-Testläufen
  • Erstellung von Summary-Berichten aus Rohdaten
  • Automatisierter Export der Ergebnisse zur Visualisierung oder Archivierung

Struktur & Erweiterungen

Die Codebasis ist modular aufgebaut. Neue Analysefunktionen können über ergänzende Python-Module hinzugefügt werden. Schnittstellen zwischen Analyse (trace_aggpy) und Export (run_summary_export) sind JSON-basiert und ermöglichen leichte Erweiterbarkeit.

Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

Diese README wurde automatisch von einer KI generiert. Nutzung und Interpretation erfolgen auf eigenes Risiko.